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大数据背景下经管类课程创新教学模式的构建

来源：未知作者：admin 日期：2021-05-21

本文由长春大学学报整理
[摘要]“互联网+”的纵深发展和数字经济的异军突起，对高校的课程设置、教学模式、人才培养等都提出了更高的要求，经管类课程教学应积极利用大数据，进行教学模式创新。对此，经管类课程教学应通过树立重塑教师“以数据修订教学”的理念、构建个性化教学体系、完善大数据课程顶层设计、转变授课模式、构建实验教学体系、重建教学评价体系、加大课后针对性辅导七个方面重新构建经管类课程的教学模式，提升教师的课程教学效果，更好地肩负起培养经管类人才的重任。
[关键词]大数据；经管类课程；教学模式
“互联网+”的纵深发展和数字经济的异军突起，对高校的课程设置、教学模式、人才培养等都提出了更高的要求⋯。以往经管类课程教学多以教师文字讲述为主，无法在课堂上直观了解学生对知识的掌握程度，因此教师多关注“中间”部分学生的反应。
大数据的运用将有效解决这一问题。国内学者将教学模式分为三种：一是教师课堂传授和学生学习记录的教学模式，二是教师引导学生进行课下自学的教学模式，三是前两种模式结合的教学模式。传统的经管类课程多采用第一种教学模式。伴随大数据的应用，课后网络学习和课上面对面教学可以同时进行，“网络+课堂”的线上线下并用的教学模式并不是否定传统课堂教学中情感认知传导的优势，而是在两种教学模式同步运用过程中，弥补传统教学模式的缺陷，从而构建教师掌控和学生反馈的多元教学体系，达到个眭化学习的效果。
一、传统教学模式存在的问题
(一)“大锅饭”式教育
“一根粉笔”式的教学很难具体掌握学生在课堂上对知识的掌握程度。传授知识点后，教师只能看到部分学生的反应程度，无法顾及到每个层次学生的接受程度。而且教师无法做到每堂课后都及时布置并批改作业，因此无法第一时间掌握每名学生的学习状况。期末复习时，教师一般会带领学生复习课程重点，但一些学生没有掌握的知识及困惑的地方只能依靠死记硬背来解决。期末考试学生的成绩和教师预想有差异也就不足为奇了。
(二)缺失学生成绩量化分析
大学期末考核若以试卷的形式呈现，都会对学生的卷面成绩进行分析，试卷分析多用Excel表格进行，将每道大题的学生得分输入，然后对整个班学生同一道大题的得分和总分进行对比，总结出这道大题的难易程度。
每道大题的分析都做完后，可以看出学生整体的答卷水平和试题的难易程度。这种分析存在明显的弊端。首先，一道大题学生得分低，但通过Excel表格只能看出哪一道题偏难，不能体现出来是哪几个小题学生得分低；其次，一道大题偏难不能足以说明这个类型题在以后的教学考核中不适合出现，教师不能准确掌握哪几个知识点是学生没有理解的。大数据的运用可以很好地避免这个问题，实现精准化的试题分析。
(三)实践教学缺少大数据的运用
在实践教学中运用大数据分析已不是计算机相关专业的专属课程，经管类课程同样需要运用大数据进行分析。经管类教学实践虽然不断进行调整改革,但真正与大数据融合的比例还很低。例如,一些学校开设的统计学实训并没有引人大数据相关软件,教师没有与时俱进地对知识进行更新,导致教师和学生对大数据的认知仍停留在“与本专业无关"的状态上。
二、大数据背景下经管类课程教学模式改革策略
(一)树立“以数据反馈修订课堂教学”的理念.
大数据可实现数据的读取和分析，对于推进高校课堂教育从经验型向智能化转变具有里程碑式意义"。传统教学中，教师会根据授课计划和教案进行授课，只要多数学生能够明白理解就可以。大多数经管类课程教师一般采用课堂理论讲授，并配合案例分析、学生谈论等进行教学。大数据环境下，教师需要通过学生对课前预习的掌握程度、教学资源的时长、讨论话题的分析方向、作业完成情况、测验错题率等内容进行分析、挖掘，根据学生的反馈重新组织课堂教学，调整课堂节奏和重难点内容的讲授，更加高效地推进教学环节。在大数据时代，教师不仅要学会运用智慧树、超星学习通等教学资源，还要根据数据提供的每个学生的不同结果，及时修改和调整教学方案。
(二)实行“线上+线下”的授课模式
教师可以运用“课堂教学+慕课”的模式进行经管类课堂教学。通过这一授课模式，教师能够及时掌握学生课后的学习情况和进度，如资源学习时间、重复学习的知识点、快进的部分等，这是教师掌握学生对课程知识掌握程度的重要方式。
传统课堂上教师一般会对学生的出勤率、抬头率甚至学生被提问后回答问题的正确率进行记录，作为平时成绩的一部分和教师调整授课模式的依据。慕课提供的学生数据能够反映学生学习中遇到的重点和难点，教师可以据此调整授课进度和重点，学生也可以直观地看到自己的学习数据，意识到自己学习的薄弱点，随时调整自己的学习态度、积极参与案例讨论、重视作业测验等项目的得分，对自己的学习状态有一个量化的数据，更集中注意力学习。
(三)开展个性化教学
传统的经管类课堂教学都是通过学生的课堂表现和期末成绩进行考核，很难反馈学生学习的全面信息，教师也无法据此来调整教学内容和教学方法。同时，教师的教学主要面向处于平均水平的学生，无法顾及到理解快的学生，也较难迁就基础差的学生。因此,运用大数据构建个性化教学体系是非常有必要的。
教师通过对学生平台学习、测验及其他操作中产生的一系列数据的整理分析,能够总结出其学.习行为的特点和规律,从而可以针对不同层次的学生开展个性化教学。面对接受快的学生,教师可以在作业布置讨论思考理论联系实际的经管类案例分析中加大难度;面对接受慢的学生则刚好相反,可以通过“线上+线下”的模式答疑解惑。个性化的教学设计能够激发所有层次学生的学习热情,从而有针对性地提高成绩。
(四)完善顶层设计
大数据时代，经管类专业教学应与时俱进，将专业知识和大数据理论融合，从而提高学生的统计分析能力和经营管理数据的筛选能力。如，经管类专业可以适当地调整统计学这门专业基础课的内容，使之更侧重于数据分析；在计算机基础课方面，侧重JAVA语言程序设计等大数据技术基础知识。通过一系列课程的学习，学生能够利用大数据与统计分析构建基础的知识框架。专业实训课方面则可以紧跟当前的软件平台更新现有资源，模拟企业经营管理、贸易流程等大数据项目，使课堂学习与毕业后的工作实践更加统一。通过一系列大数据知识的学习，提升学生的社会适应力，成为紧跟时代变革的实操性经管人才。
(五)增加实训教学中大数据相关模块
大多数高校经管类专业的实训课程已经普及了模拟软件的使用，通过软件模拟进出口贸易、会计核算、企业运营等流程来满足相关学科教学的需要。但是和大数据相结合的实训内容还是较少，没有渗透经管类课程的实验教学。高校可以和软件开发企业合作或者直接购买适合本校经管类学生学习层次的软件，比如会计专业应该以数据和算法为核心培养能力，培养目标是学生毕业后可以为企业带来更多的财务管理和决策服务。伴随着智慧物流、智慧供应链的出现和发展，物流专业也需要与大数据融合。学生在实训过程中应掌握数据的分类、关联、预测等方法，学会数据挖掘的基本方法，并能够运用数据挖掘分析方法配置模拟企业的产品运营。
(六)加大课下针对性辅导
大数据的运用可以检验每名学生的学习效果，教师可以据此有针对性地对学生进行课下辅导和答疑。大数据可以帮助教师掌握学生对每章节知识的理解程度，建立一系列个性化的学生学习系统，同时提炼整理学生在测验及作业中的错题,并形成相关的错题集，生成有针对性的学习包。教师可以据此为学生布置不同类型的作业及练习,并对同--层面的学生展开集中答疑辅导。例如,学生普遍反应《西方经济学》微观部分偏难,教师可以让学生课前通过慕课的方式进行预习,课堂上重点讲解大数据反馈.的学生认为较难的部分,课后通过系统批改作业掌握学生的理解程度,从而更好地分层次对学生进行重点辅导。
(七)重建教学评价体系
课后教师需要对基于大数据的课堂教学进行总结评价。与传统课堂通过学生的平时表现和期末测试来评价不同，教师可以通过大数据查看学生学习前后数值的对比，实时分析自身的教学过程，而不是直到期末才做出教学效果评价。有些效果是可以提前预料到的，有些是随着教学的推进新近产生的。记录通过大数据的运用由抽象变得具体、由难于理解变成反复学习后可以熟练掌握。教师琢磨思考之后，可以将思考后的结论和方案运用到下一部分的课程设计和教学环节，达到通过大数据的辅助教学提高整体教学效果的目的。
三、结语
大数据融人经管类课程的教学是未来专业发展的大趋势。现在专业建设走在前列的--些高校已经开设了智能会计、金融科技等新专业,这些新开设的专业都是“经管+大数据"的结合,相关课程也在不断创新。因此,高校可以结合各自的实际情况进行专业课程优化来构建新的教学模式。
参考文献详见长春大学学报官网

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